阿里新AI技術減90%搜索成本震撼業界

阿里巴巴新方法大幅降低AI搜索成本

阿里巴巴集團控股有限公司近日宣佈，他們已經找到一種方法，可以將訓練搜索導向的人工智能模型的成本降低近90%。在上周發布在arXiv伺服器上的論文中，阿里巴巴的研究人員描述了一種名為「ZeroSearch」的訓練捷徑，允許大型語言模型以極低的成本提高其搜索技能。

阿里巴巴認為，這種方法消除了強化學習中最昂貴的步驟之一：通過付費應用程式接口路由數萬查詢。ZeroSearch利用一個已經擁有廣泛知識基礎的參考模型，作為臨時搜索引擎，為每個查詢生成有用的和故意噪音的文件。然後，新模型在這些自我生成的噪音文件中進行訓練。

微調始於簡單的提示和乾淨的答案。隨著時間的推移，「課程推出」增加了雜亂、拼寫錯誤和矛盾，以便訓練模型體驗更接近開放互聯網的環境。根據論文，數據噪音加強了推理能力，並教導系統在雜亂的數據環境中生存。

阿里巴巴表示，團隊無需為每個查詢向外部提供商付費。這種變化對於資源有限的小型團隊尤為重要。例如，向谷歌發送64,000個查詢的API成本約為586.70美元。使用具有140億參數的人工智能模型運行相同的訓練成本約為70.80美元，節省了88%。

ZeroSearch不需要額外的硬體需求。它依賴於標準的有監督微調，因此雲計算需求仍在典型開發預算的範圍內。該論文已經在學術機器學習圈引起了關注。行業觀察家表示，節省的成本可能會影響即將到來的財政年度的預算周期。

行業競爭對手一直在競相削減大型語言模型訓練的成本，因為他們推出了新的生成式人工智能產品。阿里巴巴的新功能出現之際，中國公司與谷歌和OpenAI等美國公司競爭，雙方都大量投資於人工智能代理。通過報告近十倍的成本削減，阿里巴巴表明人工智能搜索的成本可能很快就會發生變化。

作為編輯，我認為阿里巴巴的ZeroSearch方法是一個突破性的創新，它可能會改變人工智能搜索的發展方式。通過大幅降低訓練成本，ZeroSearch使得更多的小型團隊和企業能夠開發和部署人工智能搜索模型，從而推動人工智能技術的普及和應用。同時，這也反映出阿里巴巴在人工智能領域的技術實力和創新能力。

然而，ZeroSearch方法的有效性和適用性仍然需要進一步的測試和驗證。同時，隨著人工智能技術的不斷發展，相關的倫理和監管問題也需要得到重視和解決。總之，阿里巴巴的ZeroSearch方法是一個值得關注的創新，它可能會對人工智能搜索的發展產生深遠的影響。